В сфере анализа данных одним из самых популярных инструментов для визуализации распределения данных является круговая диаграмма. Круговые диаграммы предоставляют простой, но эффективный способ представления категориальных данных в виде фрагментов круговой диаграммы, что позволяет легко определить долю каждой категории. В этой статье блога мы углубимся в синтаксис и различные методы проведения исследовательского анализа данных (EDA) с использованием круговых диаграмм. Итак, хватайте свой любимый напиток и вперед!

1. Импорт необходимых библиотек:
   Для начала нам необходимо импортировать необходимые библиотеки для манипулирования данными и визуализации. В Python мы обычно используем библиотеки pandas и matplotlib. Вот пример:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. Загрузка набора данных:
   Далее мы загрузим набор данных в DataFrame pandas. Убедитесь, что ваш набор данных имеет совместимый формат, например CSV или Excel. Вот пример загрузки файла CSV:

data = pd.read_csv('dataset.csv')

3. Предварительная обработка данных.
   Перед созданием круговой диаграммы необходимо при необходимости предварительно обработать данные. Это может включать обработку пропущенных значений, удаление выбросов или выполнение преобразований данных. Предположим, в нашем наборе данных есть столбец под названием «Категория», который мы хотим проанализировать с помощью круговой диаграммы.

4. Создание базовой круговой диаграммы.
   Чтобы создать базовую круговую диаграмму, мы будем использовать библиотеку matplotlib. Вот пример:

category_counts = data['category'].value_counts()
plt.pie(category_counts, labels=category_counts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.show()

colors = ['blue', 'green', 'orange', 'red']
explode = (0.1, 0, 0, 0)  # Explode the first slice
plt.pie(category_counts, labels=category_counts.index, autopct='%1.1f%%', colors=colors, explode=explode)
plt.title('Distribution of Categories')
plt.legend(loc='best')
plt.axis('equal')
plt.show()

6. Дополнительный анализ.
   Круговые диаграммы можно использовать не только для простых категориальных распределений. Например, мы можем создать вложенную круговую диаграмму для анализа иерархических данных или сравнения подкатегорий в каждой основной категории.

7. В этой статье мы рассмотрели синтаксис и различные методы проведения исследовательского анализа данных (EDA) с использованием круговых диаграмм. Мы научились импортировать необходимые библиотеки, загружать набор данных, предварительно обрабатывать данные, создавать базовые и расширенные круговые диаграммы и выполнять дополнительный анализ. Круговые диаграммы – мощный инструмент для визуализации категориальных данных и быстрого получения ценной информации.